최근 생성형 AI(Artificial Intelligence)의 확산으로, 소비자의 쇼핑 활동을 대신 수행하는 AI 에이전트 커머스가 새로운 상거래 형태로 부상하고 있다. AI 에이전트 커머스는 기존 검색엔진을 대체할 가능성을 지니는 동시에, 인간의 경제활동에서 준(準)대리 주체로서의 역할이 확대된다는 점에서 주목받고 있다. 특히 AI 에이전트가 탐색, 추천, 의사결정, 결제에 이르는 전 과정을 자율적으로 또는 협업 방식으로 수행하는 환경에서는, 사용자의 판단 기준이 개별 기능에 대한 평가에서 벗어나 서비스 전반의 가치와 신뢰에 대한 종합적 평가로 이동할 가능성이 크다. 이에 따라 성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기 등 기존 기술수용 요인의 작동 방식과 중요성도 달라 질 수 있다. 더 나아가 설명가능성, 의인화, 환각위험 등 AI의 특성이 수용의도에 독자적 영향을 미칠 가능성이 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 AI 에이전트 커머스의 수용의도에 있어 기존 요인의 역할과 AI 특성의 추가적 영향을 동시에 검증함으로써, 초기 단계의 AI 에이전트 커머스 채택 메커니즘을 보다 명확하게 규명하고자 한다. 이를 위하여 사용자 수용의도 분석에 설명력이 높은 UTAUT2(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) 모형과 VAM(Value-based Acceptance Model)의 핵심 변수를 기반으로 AI의 긍정적 요인(설명가능성·의인화· 통합 결제기능)과 부정적 요인(환각위험·프라이버시 우려), 그리고 신뢰를 통합한 연구모형을 설계 하였다. 총 307개의 설문 응답을 바탕으로 분석한 결과 지각된 혜택, 신뢰, AI 의인화, AI 환각위험, 프라이버시 우려가 수용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 성과기대, 노력기대, 쾌락적 동기, AI 설명가능성, 통합된 결제기능은 지각된 혜택에, AI 환각위험 및 프라이버시 우려는 지각된 희생에, 그리고 성과기대, 쾌락적 동기, AI 의인화 및 통합된 결제기능은 신뢰에 각각 유의 미한 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
In the previous C/S publishing system, the editor or contributor can arbitrarily modify the document created by the author, in which case it is difficult to identify the changes made in the document. Another shortcoming is in that when the document is in
This study concerns with an ergonomic approach for improving the workplace of an air-conditioner factory. If work tasks and equipments do not include ergonomic principles in their design, workers may have exposure to undue physical stress, strain, and overexertion, including awkward postures, forceful exertions, repetitive motion, and heavy lifting. The purpose of this study is to improve the safety, comfort, and efficiency of the workplace. Adapting tasks, work stations, tools, and equipments to fit the worker can help reduce physical stress on a worker's body and enhance the effectiveness and efficiency of workplace.
Accident analyses are used to identify common factors contributing to occupational accidents and to give recommendations for accident prevention. In this study we developed a human error analysis system that can be used easily at the industries. This accident analysis system can be used to develop accident prevention programs to reduce human initiated accidents.